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小米顶尖应届-具身大模型算法研究员-XiaomiRobotics

校招全职地点:北京状态:招聘

任职要求


1、硕士及以上学历,计算机、人工智能、机器人、自动化、数学等相关专业,具备扎实的机器学习深度学习和概率建模基础。 
2、熟悉具身智能、多模态大模型、视频生成或动作生成等方向,理解主流方法原理与适用场景,如Transformer、Diffusion、VAE、VQ、MoE等。 
3、具备较强的算法研发能力,熟练使用PyTorch等深度学习框架,有从模型设计、训练调优到实验分析的完整研发经验。 
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工作职责


1、围绕视觉-语言-动作 (VLA) 模型与具身世界模型方向,研发面向机器人感知、理解、预测、决策与动作生成的一体化算法,推动多模态端到端模型在复杂场景中的能力上限。 
2、具身大模型全生命周期研发,包括模型架构设计、预训练、后训练、评测与部署,持续优化模型在真实任务中的成功率、鲁棒性与泛化能力。 
3、主导或参与视觉/动作编码器、多模态表征学习、离散/连续tokenizer等核心模块研发,提升模型对视觉、动作、时空信息的压缩、建模与生成能力。 
4、与数据、Infra等团队,推动数据-训练-测评的协同迭代。 
5、跟踪具身智能、多模态大模型、生成式建模等前沿方向,复现并创新相关方法,推动高水平论文、开源项目及专利产出。
包括英文材料
学历+
机器学习+
深度学习+
大模型+
Transformer+
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校招

1.参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发,实现多场景多任务的泛化; 2.设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法,构建机器人各类应用的通用技能; 3.与大模型、运控等团队合作,推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施; 4.紧跟最新技术进展,将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新,参与相关方向的论文与专利积累。 【课题名称】 机器人具身智能算法研究 【课题内容】 追踪当下前沿机器人具身智能算法,复现并创新。

更新于 2025-06-26北京
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校招

1. 参与研究与开发融合视觉与语言理解的端到端机器人新范式; 2. 负责视觉语言大模型(VLA)相关算法的设计、实现与优化,提升模型的环境感知、决策规划能力; 3. 探索如何利用VLA增强机器人的泛化能力及人机交互的自然性; 4. 参与相关数据集的构建、处理以及模型在真实场景中的部署与测试; 5. 跟踪VLA及相关领域(多模态学习、大模型等)的前沿技术动态; 6. 发表高水平论文至国际顶会顶刊,参加相关领域的国内外顶级学术会议。 【课题名称】 具身基座VLA大模型预研 【课题内容】 探索如何利用VLA与Foundation Model技术提升机器人的环境理解、任务规划与泛化执行能力,构建面向未来的通用智能体。

更新于 2025-05-22北京
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1. 参与研究与开发融合视觉与语言理解的端到端机器人新范式; 2. 负责视觉语言大模型(VLA)相关算法的设计、实现与优化,提升模型的环境感知、决策规划能力; 3. 探索如何利用VLA增强机器人的泛化能力及人机交互的自然性; 4. 参与相关数据集的构建、处理以及模型在真实场景中的部署与测试。 5.跟踪VLA及相关领域(多模态学习、大模型等)的前沿技术动态。 6. 发表高水平论文至国际顶会顶刊,参加相关领域的国内外顶级学术会议。 【课题名称】 具身基座VLA大模型预研 【课题内容】 探索如何利用VLA与Foundation Model技术提升机器人的环境理解、任务规划与泛化执行能力,构建面向未来的通用智能体。

更新于 2025-06-26北京
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1. 负责3C智能制造领域的前沿算法研究; 2. 设计并实现创新的AI解决方案; 3. 与产品团队紧密合作,将研究成果转化为实际应用; 4. 撰写技术专利和学术论文; 5. 参与行业技术交流,跟踪最新技术发展。 【课题名称】 3C智能制造工业算法研究 【课题内容】 1. 机器学习与深度学习:重点研究工艺参数调优、设备预测性维护、生产质量预测与控制以及智能调度优化等关键技术,通过深度学习技术提升制造过程的智能化水平和效率; 2. 大模型应用:探索工业知识库构建、多模态工业数据理解、工业决策支持系统等前沿领域,利用大模型技术赋能工业智能化升级; 3. 具身智能:研究工业装备智能控制、自适应制造系统、人机协作系统等方向,推动智能装备向更高水平的自主化和智能化发展。

更新于 2025-06-25北京